• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.94-94
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• 2012

기후변화 대응은 온실가스 배출의 감축 및 흡수원을 확대하는 완화(mitigation)와 기후변화로 인한 영향과 취약성을 평가하여 피해를 최소화하는 적응(adaptation)이 상호 균형을 이루어야 한다. 지금까지 우리나라를 포함한 국제사회는 대부분 완화를 위해 노력해 왔지만 최근에 들어 완화만으로는 기후변화의 영향을 회피하기 어렵다는 사실이 인식되면서 적응 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 이러한 상황 가운데 적응 계획의 실현화를 위해서 기후변화의 불확실성을 고려한 의사 결정에 관한 연구가 반드시 뒷받침 되어야 한다. 기존의 일반적인 의사결정은 다양한 미래 시나리오들 하에 가장 높은 효용을 가져오는 최적(Optimal)의 대안을 채택하는 고전적 결정분석(Classical Decision Analysis)의 프레임을 사용하였다. 그러나 기후변화로 인해 미래 기후 예측 시나리오의 불확실성이 증대되면서 최근에는 최적의 대안을 선정하는 것에 대한 의문이 제기되며 새로운 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 기후변화의 불확실성을 고려하기 위한 새로운 의사결정 기법인 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM)을 실제유역의 적용을 통해 제안하고자 한다. 로버스트 의사결정은 RAND에서 개발한 것으로 최적의 대안을 채택하는 것 대신 모든 가능한 시나리오 가운데 가장 안정적인 전략을 채택한다는 것에서 기존의 의사결정 체계와 차이가 있다. 연구의 적용은 안동-임하댐 유역을 대상으로 온실 가스 배출 시나리오 A1B, A2, B1시나리오에 대해 15개의 GCMs에서 산출된 기후자료를 기반으로 기후변화의 시나리오를 작성하였으며, 다양한 측면의 대안을 설정하여 용수공급량을 평가하였다. 연구의 결과로 산정될 각 대안 별 안정적인 정도와 취약한 시나리오에 대한 정보는 기후변화의 불확실성을 전제한 의사결정을 할 때 로버스트 의사결정이 갖는 장점이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.255-255
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• 2017

오래전부터 물은 누구나 사용할 수 있는 자유재로 인식되었지만, 산업혁명 이후 폭발적으로 증가하는 인구와 환경오염 문제로 인해 인류가 사용할 수 있는 수자원이 그 수요에 비해 공급이 줄어들었으며, 이로 인해 자유재로 인식되어 왔던 수자원은 점차 그 가치를 매기는 경제재로 인식이 바뀌고 있다. 하지만 다른 경제재와 다르게 자연자원인 수자원은 환경재, 공공재라는 인식이 강하고, 더불어 공급의 불확실성으로 인해 일반적인 시장경제가 적용되기 어렵고 경제적 가치를 산정하기가 쉽지 않다. 이에 최근 수자원 전문가들은 공급이 한정된 수자원을 효율적이고 합리적으로 배분하기 위해 수자원의 경제적 가치를 산정하는 연구를 진행하고 있다. 예를 들어, 미국 캘리포니아주의 경우 수자원의 용도별, 지역별 경제적 가치를 산정하여 이를 용수배분에 적용한 CALVIN모형(CALifornia Value Integrated Network)을 개발하여 실제 주정부의 수자원 활용계획에 적용한 사례가 있다. 우리나라의 경우 구체적으로 수자원의 용도별, 지역별 경제적 가치를 산정하고, 이를 실제 물 배분 계획에 적용한 사례는 드문 상황이다. 본 연구에서는 국내 실정에 맞는 수자원의 용도별 경제적 가치를 추정하고 편익함수를 산정하는 방안을 연구하였다. 수자원의 용도를 생활, 공업, 농업, 하천유지 용수 등 네 가지로 구분하여 각 용도별로 용수의 경제적 편익을 분석하고 이를 토대로 용수별 편익함수와 경제적 가치를 산정하는 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 제시될 수자원의 용도별 편익함수는 향후 개발예정인 수자원-경제통합 물 배분 모형에 적용될 것이며, 나아가 수자원의 효율적인 배분 계획 및 정책 마련에 기여할 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.269-272
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• 2011

일반적으로 지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 상황 인식 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 대표적인 확률기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 실험을 수행하고, 이를 통해 측위 성능을 개선시킬 수 있는 방법들을 찾아본다. 특히 로봇 동작의 오차를 고려하지 않은 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 불확실성이 높은 실제 로봇 동작에 보다 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있는지 분석해본다.

• Information Systems Review
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• v.19 no.3
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• pp.155-177
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• 2017

The purpose of this study is to investigate those factors that are influenced when a user recognizes his/her private information value as an economic asset. The relationship among these factors will also be discussed. This research targets Internet users, and the value of their private information will be converted into economic figures. How economic value changes in relation with individual attributes, dealer's traits, and circumstantial properties will also be studied. The changes in the factors of private information value under different situations will be analyzed from an economic perspective. By using the cost-benefit analysis framework, this work hypothesizes that the user's private information value can be influenced by individual attributes and situational properties. in the business aspect, this study can help users recognize the true value of their personal information and minimize the cost resulting from private information security incidents. This work also highlights the necessity of estimating the scale of investments for protecting private information. Overall, this research will proceed under the hypothesis that the users' recognition of their private information value is influenced by the attributes of the individual, dealers, or situations.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.5
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• pp.37-51
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• 2012

The purpose of this study is to approach information security from a more comprehensive perspective. Particularly, information countermeasures includes a technological tool for end users, thereby increasing the end users' technological stresses. Based on the technostress framework, we investigate a effect of security awareness training on technostress, and also examine a effect of technostress on the persistent security compliance. Results showed that security awareness training influenced on techno-overload and techno-uncertainty. We also found that techno-overload and techno-uncertainty have a significant effect on the persistent security compliance. Conclusion and implications are discussed.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.135-150
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• 2002

The basic assumption of analytical Dynamic Traffic Assignment models is that traffic demand and network conditions are known as a priori and unchanging during the whole planning horizon. This assumption may not be realistic in the practical traffic situation because traffic demand and network conditions nay vary from time to time. The rolling horizon implementation recognizes a fact : The Prediction of origin-destination(OD) matrices and network conditions is usually more accurate in a short period of time, while further into the whole horizon there exists a substantial uncertainty. In the rolling horizon implementation, therefore, rather than assuming time-dependent OD matrices and network conditions are known at the beginning of the horizon, it is assumed that the deterministic information of OD and traffic conditions for a short period are possessed, whereas information beyond this short period will not be available until the time rolls forward. This paper introduces rolling horizon implementation to enable a multi-class analytical DTA model to respond operationally to dynamic variations of both traffic demand and network conditions. In the paper, implementation procedure is discussed in detail, and practical solutions for some raised issues of 1) unfinished trips and 2) rerouting strategy of these trips, are proposed. Computational examples and results are presented and analyzed.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.5
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• pp.85-91
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• 2008

The disaster damages resulted not only in life and property damages of the individual, but also, could be spread situation of national crisis. The information quality control in disaster management is essential to response and recover in the disaster management process. The improvement of efficiency of disaster management depends on information quality control to be right time and accuracy for effected area for the disaster management This research is to investigate the relationship of information quality and work performance on different phases in the disaster management.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.6
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• pp.165-178
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• 2011

A gigantic ship is constructed by assembling various types of ship blocks, each block being made by cutting and piecing the steel-plates together. The steel-plate piling process as the initial stage of ship construction sorts and manages the steel-plates according to the ship blocks that the steel-plates are used to make. The steel-plate piling process poses some problems such as process delay due to piling errors, safety vulnerability due to the handling of extra heavy-weight objects, and the uncertainty of work plan due to lack of information management in the pile spaces. We constructed a steel-plate piling process system based on the context-aware computing to resolve such problems. We built simulation system that can simulate the piling process and then established a smart space within the system by using tags, sensors and a real-time location system in order to collect context information. Workers receive an appropriate or intelligent service from the system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.59-66
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• 2023

The Golden Cross is commonly seen as a buy signal in financial markets, but its reliability for predicting stock price movements is limited due to market volatility. This paper introduces a time-invariant approach that considers the Golden Cross as a singular event. Utilizing LSTM neural networks, we forecast significant stock price changes following a Golden Cross occurrence. By comparing our approach with traditional time series analysis and using a confusion matrix for classification, we demonstrate its effectiveness in predicting post-event stock price trends. To conclude, this study proposes a model with a precision of 83%. By utilizing the model, investors can alleviate potential losses, rather than making buy decisions under all circumstances following a Golden Cross event.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.1
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• pp.56-65
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• 2006

Recently the study on service robots has been proliferated in many fields, and there are active developments for indoor services such as supporting for elderly people. It is important for robot to recognize objects and situations appropriately for effective and accurate service. Conventional object recognition methods have been based on the pre-defined geometric models, but they have limitations in indoor environments with uncertain situation such as the target objects are occluded by other ones. In this paper we propose a Bayesian network model to reason the probability of target objects for effective detection. We model the relationships between objects by activities, which are applied to non-static environments more flexibly. Overall structure is constructed by combining common-cause structures which are the units making relationship between objects, and it makes design process more efficient. We test the performance of two Bayesian networks for verifying the proposed Bayesian network model through experiments, resulting in accuracy of $86.5\%$ and $89.6\%$ respectively.